运用神经网络分析电流测定堆肥系统中的对苯二酚

针对生物传感器检测堆肥系统中对苯二酚时存在的检测范围较小和检测精度不高等问题,在分析漆酶生物传感器检测电流信号的基础上,以传感器响应电流为输入变量,以对苯二酚浓度为输出变量,建立了神经网络(ANN)模型,对网络进行了优化,确定了最佳的网络参数(最佳隐含层神经元数为7,最佳输入层神经元数为5,最优的传递函数组合为Tansig-Logsig,最优的算法为Levenberg-Marquardt算法),并将模型预测性能同非线性回归(NR)模型进行了比较.NR的RMSE(均方根误差)为14.441 9 ìmol/L,预测值与实测浓度之间的相关系数为0.994 4;与之相比,ANN的RMSE达到4.444 2ìmol/L,预测值与实测浓度的相关系数为0.9996,预测性能明显优于NR.对苯二酚的检测范围达到0.015～450ìmol/L,在现有水平上进一步扩大了检测范围同时提高了检测精度.     

近52年江西省汛期极端降水事件的时空变化

利用江西省1960～2011年汛期83个台站逐日降水资料,首先定义了不同台站的极端降水阈值,统计各站近52a逐年汛期极端降水事件的发生频次,进而分析其时空分布特征。结果表明：江西省极端降水量阈值的地域分布呈从西到东、从南到北递增的特征。江西汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态是主体一致性,同时存在北部与中南部反位相变化的差异。江西汛期极端降水事件发生频次具有较大的空间差异,可分为具有不同空间特征的5个主要区域。滑动t检验表明,Ⅰ区代表站玉山的极端降水事件在1976年后和1986年后分别发生了由偏多转为偏少和由偏少转为偏多的突变;Ⅱ区代表站永丰在1974年后和1984年后分别发生了由偏少转为偏多和由偏多到偏少的突变。通过最大熵谱分析表明,各分区以2～6 a的年际变化周期最为普遍,其中Ⅴ区还存在13 a的年代际变化周期。从气候因子分析看,前期5～6月和冬季赤道东太平洋海温对江西汛期极端降水事件存在显著影响     

间接竞争ELISA法测定稻田土壤中除草剂毒莠定的残留量

通过对反应体系中酶标二抗(辣根过氧化物酶标记羊抗兔IgG)和抗体的最佳稀释浓度等条件的筛选和确定,最终建立了一种快速灵敏地测定污染稻田土壤中毒莠定残留量的方法--间接竞争ELISA分析方法.结果表明,酶标二抗和抗体的最佳稀释度均为1:500(体积比),毒莠定的检出下限达到5 ng·mL-1,在0.07～0.7μg·mL-1浓度范围内有良好的线性;土壤浸出液加样的平均回收率为104.11%,变异系数在3.13%～11.13%之间,符合农药残留分析的要求;样品基质对检测结果没有干扰.     

近52年江西省汛期极端降水事件的时空变化

利用江西省1960~2011年汛期83个台站逐日降水资料,首先定义了不同台站的极端降水阈值,统计各站近52a逐年汛期极端降水事件的发生频次,进而分析其时空分布特征。结果表明:江西省极端降水量阈值的地域分布呈从西到东、从南到北递增的特征。江西汛期极端降水事件发生频次的最主要空间模态是主体一致性,同时存在北部与中南部反位相变化的差异。江西汛期极端降水事件发生频次具有较大的空间差异,可分为具有不同空间特征的5个主要区域。滑动t检验表明,Ⅰ区代表站玉山的极端降水事件在1976年后和1986年后分别发生了由偏多转为偏少和由偏少转为偏多的突变;Ⅱ区代表站永丰在1974年后和1984年后分别发生了由偏少转为偏多和由偏多到偏少的突变。通过最大熵谱分析表明,各分区以2~6a的年际变化周期最为普遍,其中Ⅴ区还存在13a的年代际变化周期。从气候因子分析看,前期5~6月和冬季赤道东太平洋海温对江西汛期极端降水事件存在显著影响。     

城市环境中加油站燃爆灾害的安全评估探讨

为了准确计算城市环境中加油站的安全距离并进行安全评估,针对城市中一级加油站蒸汽云爆炸灾害效应开展分析,基于TNT当量法和Roberts点源模型,计算距离加油站不同距离上的爆炸波超压和火球热辐射通量。依据相应的伤害准则,系统评估了灾害效应,并与已有试验数据和规范进行对比验证和分析。研究结果表明,城市一级加油站的爆炸安全距离为37 m,热辐射安全距离为52 m。     

基于磁性纳米粒子固定技术的漆酶传感器用于垃圾堆肥中邻苯二酚的检测

以邻苯二酚为检测目标,研究了一种基于核/壳磁性纳米粒子固定漆酶的邻苯二酚生物传感器制备方法及其在城市生活垃圾堆肥中的应用.制备Fe₃O₄磁性纳米颗粒,使用正硅酸乙酯（TEOS）和氨丙基三甲氧基硅烷（APTMS）将其功能化并利用戊二醛将漆酶共价固定,借助磁场吸附在磁性碳糊电极上,检测邻苯二酚.固定在电极表面的漆酶保持了很好的活性.该生物传感器的检测线性范围为7.5×10^-7～2.75×10^-4 mol/L,检测下限达到7.5×10^-7 mol/L,达到稳态电流95%所需时间大概为70 s.将该传感器检测堆肥浸出液中酚的含量的结果与高效液相色谱法对比,两者非常接近.     

基于电聚合作用的脂质体免疫传感器检测水体中毒莠定的实验研究

利用脂质体包埋亚铁氰化钾,通过戊二醛交联毒莠定兔抗制成免疫脂质体,开发快速检测水中毒莠定的夹心型免疫传感器.在修饰电极的成分等方面优化传感器的工作参数,确定了Nation、多壁碳纳米管(multiwalled carbon nanotubes, MWCNTs)和毒莠定兔抗浓度的最优值分别为0.5%、10mg·mL-1、50μg·mL-1.免疫传感器的制作及测定过程如下:采用循环伏安法促使3,4-乙烯二氧噻吩(3,4-ethylendioxythiophene, EDOT)发生电聚合作用,将毒莠定兔抗直接固定到被修饰的玻碳电极上,电极再依次与待测水样和毒莠定兔抗修饰的免疫脂质体培育一定时间,最后利用TfitonX-100溶解与抗原结合的免疫脂质体,采用方波伏安法检测还原电流以反映毒莠定浓度,整个检测过程可以在70rain内完成.在0.1 mol·-1,的H3PO4中浸泡5 rain,可实现该传感器的良好再生.结果表明,毒莠定的检测下限达到了10-10mol·L-1,线性区间为10-10～10-4mol·L-1,适合饮用水中毒莠定浓度的检测要求.